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Pablo Hidalgo García

Apasionado del data science, de la visualización de datos, de R y de la docencia. Convencido de que los algoritmos no sirven para nada si no somos capaces de comunicarlos hacia aquellos que van a utilizarlos o, al menos, ayudar a entender sus resultados.

Comencé trabajando con tecnología SAS implementando un algoritmo de optimización (Hill Climbing) para encontrar la mejor planificación horaria de los empleados de una gran empresa de retail. Poco a poco, conseguí orientar mi carrera hacia el uso de tecnología R participando en proyectos como la estimación de la demanda para el sector energético, predicción de baja de clientes, agrupación de comportamientos de consumo eléctrico hasta llegar a liderar la parte técnica de un proyecto de optimización de precios.

Durante el 2017, Innova-tsn decidió crear un laboratorio de innovación analítica que perseguía ser la referencia técnica dentro de la compañía y desarrollar soluciones mediante software open source en el que trabajé como responsable.

He impartido cursos de formación tanto en Innova-tsn como a través de la escuela MSMK. Estos cursos han sido, principalmente, de modelización estadística, software R, bases de datos (SQL y NoSQL) y visualización siendo tanto cursos aislados como contenidos dentro de diversos másteres.

Actualmente, compatibilizo mi carrera profesional con el estudio de algoritmos de la Inteligencia Artificial.

Experiencia profesional

Senior Data Scientist

Innova-tsn

Madrid

2016

Responsable del laboratorio de innovación analítica. Desarrollo de soluciones con tecnología Open Source.

Responsable analítico de la implementación de una solución para la optimización de precios.

Asesoramiento de soluciones técnicas en proyectos de predicción de la demanda, predicción de audiencias y fuga de clientes

Impartición de cursos de modelización estadística y programación en R.

Data scientist

Innova-tsn

Madrid

2014

Optimización del horario de los empleados de una gran compañía retail.

Agrupación de curvas de consumo para el sector energético.

Cursos de formación de SAS.

Formaciones impartidas

Taller de bases de datos NoSQL (6 horas)

Máster en Business Analytics y Data Strategy

MSMK

12/2018

Módulo 1: el origen del Big Data (30 horas)

Máster en Advance Analytics y Cognitive Inteligence

MSMK

12/2018

Taller de bases de datos relacionales (6 horas)

Máster en Business Analytics y Data Science

MSMK

10/2018

Introducción a la programación en R (15 horas)

MSMK

Madrid

10/2018

Taller de visualización de datos (3 horas)

Máster en Business Analytics y Data Science

MSMK

6/2018

Taller de bases de datos SQL y NoSQL (6 horas)

Máster en Business Analytics y Data Science

MSMK

6/2018

Introducción a la programación en R (15 horas)

MSMK

Madrid

06/2018

Introducción a la programación en R (20 horas)

Mediaset

Madrid

01/2018

Ponencias

Inteligencia artificial y visualización de datos

MSMK

Madrid

11/2018

La importancia de la visualización de datos para entender los resultados de los algoritmos de Inteligencia Artificial.

Semiboost: un paquete para el aprendizaje semisupervisado.

IX Jornadas de Usuarios de R

Granada

11/2017

Teoría de cópulas aplicada a la optimización de precios

IX Jornadas de Usuarios de R

Granada

11/2017

Educación

Grado en matemáticas y estadística

Universidad Complutense de Madrid (UCM)

Madrid

2009-2014